Skills
エージェント向けにパッケージ化された専門スキルと手順を 97,222 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
データ・データベース
PostHogのイベント、人物、セッション、またはHogQLクエリの結果をオンデマンドでエクスポートし、生成されたファイルをダウンロードします。ユーザーが生のPostHogデータのダウンロード／エクスポート、HogQLクエリ結果のエクスポート、単発のファイルエクスポートの作成、ParquetまたはJSONLinesのエクスポート取得、あるいはfile_download_batch_exports APIの使用を求めた場合に使用します。MCPでのエクスポート開始、完了確認のポーリング、既存のRESTリダイレクトエンドポイント経由でのダウンロードを扱います。
投資判断のために財務諸表を分析します。損益計算書とキャッシュフロー計算書から EBITDA とフリーキャッシュフロー（FCFF/FCFE）を導出し、ROIC、利益率、デュポン ROE 分解を計算し、発生項目と運転資本の推移から利益の質を評価します。「10-K の読み方」「損益計算書とキャッシュフロー計算書の違い」「フリーキャッシュフローの計算方法」「FCFF と FCFE」「EBITDA 調整」「ROIC と WACC」「デュポン分析」「利益の質」「発生比率」「キャッシュコンバージョンサイクル」「収益認識の懸念点」「繰延税金」「取得原価と含み益」などの質問に使用します。報告利益が現金に裏付けられているか、資本コストを上回る価値を生み出しているか、値上がりした資産の売却による税務上の影響など、ファンダメンタル分析の質問にも対応します。
CSVまたはExcelファイルをseekdbベクトルデータベースにインポートし、コレクションを管理します。埋め込み関数を使用して指定列を自動的にベクトル化できます。次の場合に使用します：（1）Excelファイルの読み込みとプレビュー、（2）CSV/Excelデータのseekdbへのインポート、（3）表形式データからのベクトルコレクション作成、（4）セマンティック検索用の特定テキスト列のベクトル化、（5）埋め込み付き製品／ドキュメントデータの一括挿入、（6）コレクションの削除、（7）テスト用サンプルデータファイル（sample_products.csv/xlsx）へのアクセス。重要：サンプルファイルはこのスキルのexample-data/ディレクトリにあります。正しいパスを確認するため、必ず最初にこのスキルファイルを読んでください。
seekdb-cliを使用して、shellコマンド経由でseekdb/OceanBaseデータベースを操作します。次の場合に使用します：（1）SQLでデータベースをクエリする、（2）テーブルのスキーマと構造を調べる、（3）テーブルデータの分布を分析する、（4）テーブル間の関係を推定する、（5）ベクトルコレクションとセマンティック検索を管理する、（6）コレクションデータを追加／エクスポートする、（7）AIモデルを管理する、（8）データベース接続状態を確認する、（9）コマンドラインでデータベース操作を行う。
ユーザーが「sharded counter」や「distributed counter」を必要とする、「大量のいいね／閲覧数を数える」、書き込みの多いカウンターやホットカウンターの競合を扱う、または「approximate counting」「real-time counts」「HyperLogLog」について質問する場合に、このスキルを使用します。単一のホット行に頼らず、書き込みの多いカウントを処理する方法を示します。1 つの行／キーへの同時インクリメントがシリアル処理能力を超える場合は、ユーザーが「sharded counter」と言わなくても使用します。
SwiftおよびSwiftUIアプリのSwiftData永続化について、設計、実装、移行、デバッグを専門的に支援します。@Modelスキーマ、@Relationship/@Attributeルール、QueryまたはFetchDescriptorによるデータアクセス、ModelContainer/ModelContext設定、CloudKit同期、SchemaMigrationPlan/history API、ModelActorの並行処理分離、Core DataからSwiftDataへの移行や共存を扱う際に使用します。
Mule flow および連携作業の前に必須となるワークフローです。ユーザーが Mule flow、サブフロー、コンポーネントの作成、生成、更新、修正、変更、編集、微調整、調整、再作業を求めた場合は、プロジェクトファイルを読む前に最初の操作として use_skill を呼び出してください。プロジェクトファイルを読んで自分で変更を試みてはいけません。「choice router を変更」「until-successful を修正」「catch block を更新」のような単一コンポーネントへの限定的な変更にも、このワークフローが必要です。すべての変更、新しい連携、およびエラーハンドラー、catch block、choice router、DataWeave 変換、HTTP リスナー、foreach ループ、再試行ポリシー、scatter-gather、コネクター、変数割り当てへの対象を絞った変更を扱います。「This code defines...」または「This flow...」で始まるプロンプトは分析ではなく生成依頼です。このスキルを呼び出す場合、その応答ではほかのツールを呼び出してはいけません。
ユーザーが「一意な ID ジェネレーター」「分散 ID」「Snowflake ID」を必要とする場合、「UUID と自動採番の比較」を尋ねる場合、「時間順にソート可能な ID」「単調シーケンス」「チケットサーバー」「大規模な ID 生成」を求める場合に使用します。因果関係、順序、クロックスキューのトレードオフとともに、UUID/ULID、Snowflake 方式、DB チケット／範囲などの ID 方式を提示します。ユーザーが「sequencer」と言わなくても、複数ノード間で衝突しない識別子が必要な設計では使用してください。
スプレッドシートファイルが主な入力または出力であるタスクでは、必ずこのスキルを使ってください。既存の .xlsx、.xlsm、.xltx、.csv、.tsv ファイルを開いたり、 읽んだり、編集したり、直したりすること（列の追加、数式の計算、書式設定、グラフ作成、汚いデータの整理など）、ゼロからまたは他のデータソースから新しいスプレッドシートを作成すること、表形式ファイルどうしを変換することが対象です。ユーザーがスプレッドシートファイルを名前やパスで言及した場合（たとえば「ダウンロードの xlsx」のようなosionな言い方）に、それに対して作業或多Connorの生成を求めるときは必ず発動してください。汚い表形式データファイル（不正な行、ずれたヘッダー、ゴミデータ）をきれいなスプレッドシートに整理・再構成するときも発動します。成果物は必ずスプレッドシートファイルでなければなりません。主な成果物が Word 文書、HTML レポート、単体で動く Python スクリプト、データベースパイプライン、Google Sheets API 連携である場合は発動しないでください。表形式のデータが関わっていても同様です。
contentful-migration ライブラリと Contentful CLI を使用して、Contentful コンテンツモデルの移行スクリプトを作成・実行します。コンテンツタイプとフィールドの作成・編集・削除、バリデーション、エディターインターフェース設定、エディターレイアウト、サイドバーウィジェット、エントリー変換、タグ、注釈、移行コンテキストオブジェクトを扱います。移行スクリプトの作成、コンテンツタイプの作成や追加、フィールドの追加・名前変更・削除、コンテンツモデルの変更や更新、エントリーの変換、リンクされたエントリーの導出、エディターコントロールの設定、移行スクリプトの実行を求められたときに使用します。「migration script」「contentful-migration」「schema migration」「content model migration」「field validation」「editor interface」「editor layout」「sidebar widget」「moveField」「changeFieldId」「rich text field」「reference field」「link field」でも起動します。SDK クライアントの設定や Next.js 統合（contentful-nextjs）には使用しません。Contentful の用語や API ルーティング（contentful-guide）にも使用しません。
Trade Promotion Management（TPM）組織の RTR（Real Time Reporting）エクスポートパイプラインを設定し、Trade Promotion Effectiveness（TPE）ダッシュボード向けに販促指標を Data Cloud（Data 360）へ送信します。顧客や管理者が Data Cloud 指標用に RTR エクスポートを設定する場合、TPE 用に RTR レポートを設定する場合、または consumer-goods-tpe-dashboard-configure から委任された手順として使用します。
本番ワークロード向け Spark Structured Streaming の包括的なガイドです。ストリーミングパイプラインの構築、Kafka の取り込み、Real-Time Mode (RTM) の実装、トリガー（processingTime、availableNow）の設定、watermark を使ったステートフル処理、チェックポイントの最適化、ストリーム間またはストリームと静的データの結合、複数のシンクへの書き込み、ストリーミングのコストとパフォーマンスの調整に使用します。
Quarkus アプリケーションで Flyway データベースマイグレーションを追加またはレビューする場合に使用します。quarkus-flyway 拡張機能、db/migration スクリプト、quarkus.flyway.* 設定、migrate-at-start、JDBC または Panache との連携を扱います。Quarkus プロジェクトでの Flyway マイグレーションの追加・レビュー、quarkus-flyway や db/migration の構成、Quarkus 向けのバージョン付き Flyway SQL マイグレーションの追加、Quarkus のデータベースマイグレーション順序のレビュー、Quarkus での Flyway clean、migrate、ベースラインの設定などの依頼で起動します。Plinth Toolkit の一部です。
数学モデリングコンテストの解答を全工程にわたって支援します。国内コンテスト（CUMCM）と MCM/ICM の全問題タイプ（A～F）を網羅し、問題の本質分析 12 種、95 以上のシナリオに対応したモデル選択マトリクス、アルゴリズム Cookbook 5 冊、完全な例題 Playbook 11 冊、実行可能な Python コードテンプレート 22 個と MATLAB コードテンプレート 7 個を提供します。math-modeling-paper と「問題解決→執筆」の連携を実現します。モデリングの方針、モデルの選択や構築、コンテスト問題の解答、問題文の貼り付け、MCM/国内コンテストの問題分析、CVaR/NSGA-II/Monte Carlo/時系列/ANOVA/灰色関係分析、ネットワークフロー/グラフ理論/生態モデリング、モデル名、Memo/Letter/Our Work のフローチャートについて言及された場合に使用します。
Quarkus でプログラムから JDBC を使用する場合に使います。Agroal DataSource、パラメーター化 SQL、トランザクション、バッチ処理、Dev Services を扱います。Quarkus プロジェクトの JDBC または SQL データアクセスのレビュー、Quarkus JDBC のトランザクションとパラメーターバインディングの改善、SQLException のドメイン例外への変換や大規模な結果セットのストリーミング、Quarkus で CDI の自己呼び出しが @Transactional を迂回する問題の修正、Quarkus JDBC での Agroal DataSource の使用状況のレビューなどの依頼で起動します。Plinth Toolkit の一部
セッショントレースと Data Cloud を使って本番環境の Agentforce エージェントの動作を分析し、Agent Health Monitoring (AHM) のアラートを管理します。トリガー条件：ユーザーが STDM セッションデータや Data Cloud のトレースレコードを問い合わせる、本番環境のエージェントの障害・回帰・パフォーマンス問題を調査する、セッショントレース・会話ログ・エージェントの指標について尋ねる、報告された本番問題のプレビューでの再現を試みる、findSessions やトレース分析クエリを実行する、エージェントの指標（エスカレーション率/deflection など）に対して AHM データアラートを作成・一覧表示・更新・削除する、アラートが発火しない理由を尋ね거나発火済みか確認する（通知件数、またはアラートごとの Incidents ビュー）。トリガーしない条件：ユーザーが開発中に .agent ファイルを作成・変更・デバッグする（agentforce-generate を使用）、テストスペックを作成・実行する（agentforce-test を使用）、ローカル開発で sf agent preview を使う、エージェントをデプロイまたは公開する。
Trade Promotion Effectiveness（TPE）ダッシュボードに必要なTPM Accruals Data Kitコンポーネントをデプロイします。顧客または管理者がTPEダッシュボード用にTPMデータキットをインストールまたはデプロイする場合、またはconsumer-goods-tpe-dashboard-configureから委任された手順として使用します。顧客がAccruals機能用にTPM Accruals Data Kitをデプロイしたい場合は、このスキルを使用しないでください
セマンティックモデル、データセット、PBIP プロジェクトを基に、新しい Power BI レポートやダッシュボードの要件定義から実装までをガイドするワークフローを構築します。ユーザーが（1）レポートを計画してから実装する、（2）対象者、範囲、ページ計画、デザイン方針、依存関係、納品目標を定義する、（3）承認後に仕様を確定してから PBIR を作成する場合に使用します。既存レポートファイルを直接編集する場合は `powerbi-report-authoring` を使用してください。デザインのみの批評や再設計には `powerbi-report-design` を使用してください。トリガー：「ダッシュボードを作って」「新しいレポートを作成」「計画してから実装」「Power BI レポートを定義して構築」「レポート作成を案内して」。
アップグレード後も canister の状態を保持します。Rust の StableBTreeMap と MemoryManager、Motoko の永続 actor、アップグレードフックのパターンを扱います。canister のアップグレード、データ永続化、アップグレード後のデータ消失、安定ストレージ、StableBTreeMap、pre_upgrade traps、ヒープメモリと安定メモリの使い分けに使用します。canister 間呼び出しやアクセス制御には使用せず、代わりに multi-canister または canister-security を使用してください。
Trade Promotion Effectiveness（TPE）Analytics ダッシュボードの汎用 KPI スロット（Promotion Measure 1-3、Tactic Measure 1-2）を、提供済みのベースモデルに手を加えず、顧客が選択した KPI 測定コードと表示名でカスタマイズします。顧客または管理者が「TPE ダッシュボードをカスタマイズ」「Promotion/Tactic Analysis ダッシュボードの KPI を変更」「TPE ダッシュボードの測定コードを独自のものに置き換えたい」と希望するときに使用します。
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。